389.040 Signal Detection
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2022S, VO, 2.0h, 3.0EC

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VO Vorlesung
  • Format der Abhaltung: Präsenz

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, Hypothesentests selbständig zu formulieren, analytische Lösungen dafür zu entwickeln, die Leistungsfähigkeit dieser Lösungen qualitativ und quantitativ zu beschreiben, und diese Fähigkeiten auf praktische Ingenieursprobleme anzuwenden.

Inhalt der Lehrveranstaltung

  • Einführung: Motivation, historische Anmerkungen, Klassifizierung von Entscheidungsproblemen, Gütemaße
  • Einfache Hypothesentests: Bayes'scher Detektor, MAP- und ML-Detektor, Neyman-Pearson-Detektor, Minimax-Detektor
  • Detektion bekannter Signale in Gauß'schem Rauschen: Korrelator, signalangepasstes Filter
  • Detektion Gauß'scher Signale in Gauß'schem Rauschen: Schätzer-Korrelator, kanonische Implementierung
  • Zusammengesetzte Hypothesentests: Bayes'sche Detektoren, gleichförmig optimaler Detektor, lokal optimaler Detektor, invariante Detektoren, verallgemeinerter Likelihood-Quotiententest
  • Detektion deterministischer Signale mit unbekannten Parametern: Unterraumdetektor, CFAR-Detektor

Methoden

Klassische Vorlesung an der Tafel unter Zuhilfenahme elektronischer Präsentationsmittel.

Prüfungsmodus

Mündlich

Weitere Informationen

Die Vorlesung findet jeden Montag um 13:15 im Sem. 389 (CG0118) statt.

Vorbesprechung: 7. März 2022, 13:00 Uhr

Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Mo.13:15 - 15:0007.03.2022 - 27.06.2022Sem 389 Vorlesung
Signal Detection - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Mo.07.03.202213:15 - 15:00Sem 389 Vorlesung
Mo.14.03.202213:15 - 15:00Sem 389 Vorlesung
Mo.21.03.202213:15 - 15:00Sem 389 Vorlesung
Mo.28.03.202213:15 - 15:00Sem 389 Vorlesung
Mo.04.04.202213:15 - 15:00Sem 389 Vorlesung
Mo.25.04.202213:15 - 15:00Sem 389 Vorlesung
Mo.02.05.202213:15 - 15:00Sem 389 Vorlesung
Mo.09.05.202213:15 - 15:00Sem 389 Vorlesung
Mo.16.05.202213:15 - 15:00Sem 389 Vorlesung
Mo.23.05.202213:15 - 15:00Sem 389 Vorlesung
Mo.30.05.202213:15 - 15:00Sem 389 Vorlesung
Mo.13.06.202213:15 - 15:00Sem 389 Vorlesung
Mo.20.06.202213:15 - 15:00Sem 389 Vorlesung
Mo.27.06.202213:15 - 15:00Sem 389 Vorlesung

Leistungsnachweis

mündliche Prüfung

LVA-Anmeldung

Nicht erforderlich

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
066 460 Physikalische Energie- und Messtechnik Gebundenes Wahlfach
066 507 Telecommunications Keine Angabe
710 FW Freie Wahlfächer - Elektrotechnik Freifach

Literatur

Ein Skriptum zur Lehrveranstaltung ist erhältlich.

Weitere Literatur

  • Stephen M. Kay, "Fundamentals of Statistical Signal Processing: Detection Theory," Prentice-Hall: 1998.
  • H. Vincent Poor, "An Introduction to Signal Detection and Estimation," Springer: 1988.
  • Louis L. Scharf, "Statistical Signal Processing," Addison-Wesley: 1991.

Vorkenntnisse

Wahrscheinlichkeitsrechnung, Zufallsvariable, stochastische Prozesse, lineare Algebra (auf dem Niveau der Vorlesungen "Signal Processing 1" und "Signal Processing 2")

Sprache

Englisch